这篇文章给大家介绍如何使用Python生成基于马尔可夫链的伪随机文本，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
首先看一下来自Wolfram的定义
马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合（t贯穿0,1,...），给定当前的状态，未来与过去条件独立。
Wolfram的定义更清楚一点儿
...马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程...[这意味着]状态改变是概率性的，未来的状态仅仅依赖当前的状态。
马尔可夫链具有多种用途，现在让我看一下如何用它生产看起来像模像样的胡言乱语。
算法如下,
找一个作为语料库的文本，语料库用于选择接下来的转换。
从文本中两个连续的单词开始，最后的两个单词构成当前状态。
生成下一个单词的过程就是马尔可夫转换。为了生成下一个单词，首先查看语料库，查找这两个单词之后跟着的单词。从它们中随机选择一个。
重复2，直到生成的文本达到需要的大小。
代码如下:
为了看到一个示例结果，我们从古腾堡计划中拿了沃德豪斯的《My man jeeves》作为文本，示例结果如下。
马尔可夫算法怎样呢？
最后两个单词是当前状态。
接下来的单词仅仅依赖最后两个单词，也就是当前状态。
接下来的单词是从语料库的统计模型中随机选择的。
这是一个示例文本。
这个文本对应的语料库像这样，
现在如果我们从"brown fox"开始，接下来的单词可以是"jumps"或者"who"。如果我们选择"jumps"，然后当前的状态就变成了"fox jumps"，再接下的单词就是"over"，之后依此类推。
提示
我们选择的文本越大，每次转换的选择更多，生成的文本更好看。
状态可以设置为依赖一个单词、两个单词或者任意数量的单词。随着每个状态的单词数的增加，生成的文本更不随机。
不要去掉标点符号等。它们会使语料库更具代表性，随机文本更好看。
关于如何使用Python生成基于马尔可夫链的伪随机文本就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
